MCP Server는 어떤 문제를 해결하는가? AI 에이전트에게 필요한 이유

AI 애플리케이션 초기 단계에는 단순한 자동화 요구를 충족하기 위해 "Function Calling"을 통한 API 호출만으로도 충분했습니다. 하지만 AI가 단순한 '대화 도구'를 넘어 자율적인 계획 및 실행 능력을 갖춘 에이전트(Agent)로 진화함에 따라, 우리는 일련의 시스템 공학적 과제에 직면하게 되었습니다. 도구를 통합하고 안전하게 연결하는 데 따르는 어려움, 그리고 모델의 반복적인 업데이트에 따라 유연하게 진화하기 힘든 아키텍처 문제가 바로 그것입니다.

이러한 문제의 근본 원인은 AI 상호작용 패턴을 위해 특별히 설계된 **표준화된 기능 계층(Standardized Capability Layer)**이 부족하기 때문입니다. 이러한 배경에서 **Model Context Protocol(MCP)**과 그 핵심 구현체인 MCP Server가 등장했습니다. 이는 모델을 외부 데이터 소스, 도구 및 서비스와 연결하는 표준화된 방식을 정의함으로써 확장 가능한 AI 에이전트 시스템을 지원합니다.

이 글에서는 MCP Server의 등장이 가져온 핵심 가치와 이 서버가 해결하는 주요 문제들을 해석해 봅니다.

대상 독자:

• 기술 애호가 및 입문자
• 효율성 개선을 추구하는 전문가 및 관리자
• 기업 의사 결정권자 및 비즈니스 부서장
• AI의 미래 트렌드에 관심 있는 일반 사용자

목차:

• 1. LLM에 '실행 능력'이 필요할 때: 현실 세계에 안전하게 접근하는 방법은?
• 2. 작업이 개방형으로 변할 때: 하드코딩된 워크플로우가 실패하는 이유는?
• 3. 모델이 계속 바뀔 때: 도구와 모델의 결합을 피하는 방법은?
• 4. 작업이 길어질 때: 컨텍스트가 파편화되는 이유는?
• 5. 기능이 로컬에 있을 때: 클라우드 모델에 안전하게 연결하는 방법은?
• 6. 에이전트 규모가 커질 때: 시스템을 어떻게 유지보수하는가?
• 7. AI가 기업에 도입될 때: 내부 시스템을 안전하게 재사용하는 방법은?
• MCP Server는 단순한 프로토콜이 아닌, AI 에이전트 시대의 핵심 인프라입니다.

1. LLM에 '실행 능력'이 필요할 때: 현실 세계에 안전하게 접근하는 방법은?

배경

대규모 언어 모델(LLM)은 본질적으로 텍스트 생성기이지만, 외부 시스템에 직접 접근하거나 작업을 수행하는 능력을 태생적으로 갖추고 있지는 않습니다. LLM을 외부 세계와 연결하려면 API, 데이터베이스 또는 파일 시스템에 대한 액세스 권한을 제공해야 합니다. 이는 즉각적인 보안 및 적응 문제를 야기하며, 통합된 보안 실행 계층 없이는 각 도구를 개별적으로 맞춤화하는 작업이 지루하고 불안전해집니다.

MCP Server가 없다면

개발자는 모든 도구에 대해 특정 통합 코드를 작성해야 하며, API 키와 같은 민감한 자격 증명이나 내부 시스템을 AI 애플리케이션에 직접 노출해야 합니다. 이는 보안 경계를 모호하게 만들고 높은 리스크를 초래합니다. 요약하자면 다음과 같습니다.

• LLM은 '텍스트 생성'만 가능하며 물리적 동작을 트리거할 수 없습니다.
• 모든 외부 시스템은 각 모델 유형에 맞는 고유한 적응 코드를 작성해야 합니다.
• API 키나 내부 자격 증명이 호출자에게 노출되어 보안 위험이 발생합니다.

MCP Server 솔루션

MCP Server의 핵심 역할 중 하나는 보안 프록시(Security Proxy) 역할을 하는 것입니다. 이는 신뢰할 수 있는 환경에서 실행되며 모든 민감한 자격 증명을 보유하고 관리하는 책임을 집니다. 공식 MCP 정의에 따르면, 서버는 표준화된 Tools를 노출하며, 이는 명확한 JSON 스키마를 통해 기능과 필수 매개변수를 설명합니다. AI 애플리케이션(MCP Client)은 tools/list를 통해 도구 설명을 가져오고, 모델은 이러한 설명을 바탕으로 도구 호출 시점을 결정합니다. 권한 검증 및 감사 로그를 포함한 구체적인 실행은 전적으로 MCP Server에 의해 제어됩니다. 이 설계는 최소 권한의 원칙(Principle of Least Privilege) 구현을 보장합니다.

MCP Server는 MCP 프로토콜을 따르는 서버 측 프로그램입니다. 이는 외부 기능을 표준적으로 도구 인터페이스(Tools) 또는 리소스 인터페이스(Resources)로 캡슐화하고 보안 메커니즘을 통해 액세스를 제어할 수 있습니다.

• 데이터베이스, API, 파일 시스템과 같은 다양한 현실 세계의 기능을 표준화된 도구로 캡슐화합니다.
• 모델은 도구의 기능 설명과 매개변수 구조만 이해하면 됩니다.
• 실제 권한 확인, 실행 및 보안 경계는 MCP Server가 처리합니다.

이로써 LLM은 핵심 시스템을 직접 노출할 리스크 없이 '단순 대화'를 넘어 작업 수행형 AI 에이전트로 진화하여 현실 세계와 안전하게 상호작용할 수 있습니다. MCP 프로토콜은 기능 노출 및 호출에 대한 표준을 정의하지만, 보안 제어 및 권한 모델은 특정 MCP Server 구현체에서 처리한다는 점에 유의해야 합니다.

2. 작업이 개방형으로 변할 때: 하드코딩된 워크플로우가 실패하는 이유는?

배경

AI 에이전트의 가치는 실행 경로가 동적이고 비결정적인 경우가 많은 오픈 도메인의 다단계 복합 작업을 처리하는 데 있습니다. 전통적인 API 통합 모델은 개발자가 고정된 호출 로직을 미리 작성하는 방식에 의존하므로, 이러한 유연성에 적응하기 어렵습니다.

전통적인 API / Function Calling의 한계

작업 워크플로우가 변경되거나 도구가 추가될 때마다 애플리케이션 코드를 수정하고 다시 배포해야 합니다. 이는 급변하는 요구사항에 적응하기 어려운 경직된 시스템을 만듭니다. 주요 문제는 다음과 같습니다.

• 호출 로직이 애플리케이션에 하드코딩되어 있습니다.
• 도구 추가나 프로세스 변경 시 코드 수정 및 재배포가 필요합니다.
• 개방형의 동적인 의사 결정 작업에 부적합합니다.

MCP Server 솔루션

MCP 프로토콜은 **동적 도구 발견(Dynamic Tool Discovery)**을 지원합니다. AI 애플리케이션에 통합된 MCP Client는 시작 시 연결된 서버가 제공하는 도구를 자동으로 검색할 수 있습니다. 즉, AI 애플리케이션과 독립적으로 도구 세트를 업데이트하고 확장할 수 있습니다. 에이전트는 실시간으로 발견된 기능을 기반으로 어떤 도구를 어떤 순서로 호출할지 자율적으로 추론하고 계획할 수 있습니다. 이는 **'인간이 정의한 워크플로우'에서 '모델 기반의 동적 계획'**으로의 근본적인 패러다임 전환을 의미합니다.

MCP 프로토콜은 도구와 리소스에 대한 표준 스키마를 정의하여 이들이 "동적으로 발견되고 호출"될 수 있도록 합니다.

• 도구는 표준화된 스키마를 통해 자신의 기능을 노출합니다.
• 호출 결정과 실행 순서는 하드코딩이 아닌 모델 추론에 의해 결정됩니다.
• MCP는 자율적인 에이전트 계획을 위한 필수적인 기능 노출 및 컨텍스트 기반을 제공합니다.

본질적인 변화

시스템의 지능 코어는 고정된 코드 로직에서 도구 기능에 대한 이해를 바탕으로 모델이 수행하는 실시간 추론으로 이동합니다. "인간이 정의한 프로세스"에서 "의미론(Semantics)에 기반한 모델 계획 프로세스"로 변화하는 것입니다.

3. 모델이 계속 바뀔 때: 도구와 모델의 결합을 피하는 방법은?

배경

AI 분야의 모델은 빠르게 반복 발전합니다. 조직은 OpenAI, Anthropic, Google 또는 기타 오픈 소스 제공업체의 모델을 동시에 사용할 수 있습니다. 도구 통합 코드가 특정 모델의 SDK나 호출 방식에 깊게 종속되어 있다면, 모델을 교체하거나 추가할 때마다 방대한 중복 개발 및 유지보수 비용이 발생합니다.

MCP Server가 없다면

각 모델마다 독립적인 도구 적응 계층(Adaptation Layer)이 필요하며, 이는 N개의 모델 x M개의 도구(N x M)라는 통합 복잡성을 야기합니다. 유지보수 비용은 기하급수적으로 증가합니다.

• 각 모델마다 고유한 도구 정의 세트가 있습니다.
• 개발자는 서로 다른 모델에 대해 개별적으로 호환성 로직을 작성해야 합니다.
• 시스템 유지보수 비용이 크게 증가합니다.

MCP Server 솔루션

오픈 프로토콜인 MCP는 범용 중간 언어(Universal Intermediate Language) 역할을 합니다. MCP Client를 구현한 모든 AI 애플리케이션(Claude Desktop, Cursor IDE 등)은 MCP 프로토콜을 따르는 모든 서버와 통신할 수 있습니다. 도구 개발자는 표준에 따라 MCP Server를 한 번만 구현하면 다양한 백엔드를 가진 여러 AI 애플리케이션에서 기능을 사용할 수 있습니다. 이는 도구를 특정 AI 모델로부터 완전히 분리해주며, 단일 MCP Server를 여러 개의 서로 다른 LLM에서 동시에 사용할 수 있게 합니다.

MCP Server의 등장은 개발자를 특정 모델을 위한 '어댑터 작성'이라는 반복 노동에서 해방시켜, 지속 가능하고 재사용 가능하며 모델에 구애받지 않는 AI 기능 인프라를 구축할 수 있게 합니다.

4. 작업이 길어질 때: 컨텍스트가 파편화되는 이유는?

배경

복잡한 다회차 에이전트 작업에서 정보는 서로 다른 도구 호출 결과, 읽어온 파일 내용, 대화 기록 등에 흩어져 있습니다. 기존 방식에서는 이러한 비구조화된 정보를 효과적으로 정리하여 모델에 지속적으로 제공하는 것이 큰 과제이며, 이로 인해 모델이 핵심 정보를 '망각'하거나 모순된 결정을 내리는 경우가 자주 발생합니다.

일반적인 문제점

• 도구 호출 결과를 재사용하기 어렵습니다.
• 다단계 작업 전반에서 상태(State)가 일관되지 않습니다.
• 모델에 전체적인 컨텍스트 인식 능력이 부족합니다.

MCP Server 솔루션

MCP 프로토콜은 Resources를 핵심 프리미티브(Primitive)로 정의합니다. 리소스는 파일, API 문서 또는 데이터베이스 스키마와 같은 읽기 전용의 구조화된 데이터 소스입니다. MCP Server는 리소스를 노출할 수 있고, MCP Client는 필요에 따라 이를 읽어(resources/read) 모델에 컨텍스트로 내용을 제공할 수 있습니다. 이는 에이전트에게 지속적이고 구조화된 외부 지식을 제공하여 컨텍스트 파편화 문제를 효과적으로 완화합니다.

MCP Server를 통해 에이전트는 정보를 "일시적으로 기억"하는 것이 아니라, 다단계 작업 전반에 걸쳐 지속적이고 구조화된 컨텍스트를 유지할 수 있습니다.

5. 기능이 로컬에 있을 때: 클라우드 모델에 안전하게 연결하는 방법은?

많은 핵심 기업 기능(로컬 파일 시스템 접근, Git 저장소 또는 내부 개발 도구 체인 등)은 사용자의 로컬 컴퓨터나 기업 인트라넷 내에 존재합니다. 사용자는 이러한 기능을 구동하기 위해 강력한 클라우드 기반 LLM을 사용하고 싶어 하지만, 로컬 권한을 클라우드 모델에 직접 부여하는 것은 매우 불안전합니다.

MCP Server가 없다면

• 파일 시스템 및 버전 제어 시스템에 안전하게 접근할 수 없습니다.
• 호출을 허용하기 위해 과도하게 높은 권한을 부여해야 합니다.
• 자격 증명 유출이나 남용의 위험이 큽니다.

MCP Server 솔루션

MCP Server는 로컬 환경에서 가벼운 프로세스로 실행되어 승인된 기능만 노출할 수 있습니다. 따라서 모델은 경계를 넘지 않고 필요한 리소스에 안전하게 접근할 수 있습니다. 예를 들어, Claude Desktop에서 사용자는 로컬 파일 시스템이나 Git MCP Server를 구성할 수 있습니다. 이러한 서버는 특정 디렉토리의 파일 읽기나 git 로그 가져오기와 같은 엄격하게 정의된 무해한 작업만을 클라우드 기반 Claude에 노출합니다. 모든 요청은 보안 로컬 채널을 통과하며, 클라우드 모델의 지침은 로컬 서버에 의해 검증되고 실행됩니다. 기능 노출 범위가 정밀하게 제어되는 것입니다. 이것이 바로 IDE 지능형 코딩 어시스턴트 시나리오에서 MCP 아키텍처가 강력한 기능과 보안의 균형을 맞출 수 있는 핵심 이유입니다.

이러한 설계는 IDE 및 로컬 개발 시나리오에서 MCP가 빠르게 채택된 핵심적인 이유입니다.

6. 에이전트 규모가 커질 때: 시스템을 어떻게 유지보수하는가?

대규모 시스템에서 에이전트는 수십 개의 도구에 액세스해야 할 수도 있습니다. 복잡한 권한 정책과 흩어진 호출 로직은 유지보수를 어렵게 만듭니다.

기존 아키텍처의 고충

• 도구가 통합된 거버넌스 없이 여기저기 흩어져 있습니다.
• 에이전트 로직이 유지보수하기에 너무 복잡해집니다.
• 권한 및 감사가 파편화되어 있습니다.

MCP Server 솔루션

MCP는 도구 및 데이터 액세스를 위한 중앙 집중식 관리 계층을 제공합니다.

• 도구의 중앙 집중식 등록 및 관리.
• 에이전트는 사용 가능한 기능에만 신경 쓰면 됩니다.
• MCP Server는 에이전트를 위한 '기능 추상화 계층'이 됩니다.

이러한 **계층화된 거버넌스(Layered Governance)**는 엔터프라이즈급 시스템 아키텍처를 업그레이드하는 데 이상적입니다.

7. AI가 기업에 도입될 때: 내부 시스템을 안전하게 재사용하는 방법은?

기업은 AI를 활용해 운영 효율성을 높이고자 하지만, 내부 시스템(CRM, ERP, 데이터베이스 등)은 대개 비표준 인터페이스, 복잡한 권한 모델, 엄격한 컴플라이언스 및 감사 요구사항을 가지고 있습니다. 이러한 시스템을 모델에 직접 노출하는 것은 위험합니다.

MCP Server 솔루션

엔터프라이즈 아키텍처에서 MCP Server는 AI 전용 '기능 게이트웨이(Capability Gateway)' 역할을 할 수 있습니다. 모든 핵심 내부 시스템(Salesforce, Jira 또는 내부 데이터베이스 등)은 전용 MCP Server에 의해 캡슐화될 수 있습니다. 이 서버는 다음과 같은 역할을 수행합니다.

1. 적응 및 추상화: 복잡한 내부 API를 표준화된 MCP Tools로 변환하여 내부 API의 복잡성을 숨깁니다.
2. 권한 중앙화: 기업 ID 인증(SSO 등)과 통합하고 도구 수준에서 액세스 제어를 구현합니다.
3. 감사 로깅: 컴플라이언스 요구사항을 충족하기 위해 모든 AI 개시 작업의 상세 로그를 중앙에서 기록합니다.

이런 방식으로 MCP Server는 기업 아키텍처 내에서 AI 기능 계층의 "방화벽이자 어댑터"로 간주될 수 있습니다. 이는 다양한 에이전트와 모델에 일관되고 안전한 액세스 방법을 제공하여, 안전하고 통제 가능한 환경에서 AI가 비즈니스 역량을 강화할 수 있도록 지원합니다.

MCP Server는 단순한 프로토콜이 아닌, AI 에이전트 시대의 핵심 인프라입니다.

요약하자면, MCP Server는 단일 기술적 문제를 해결하는 것이 아니라, AI 에이전트가 대규모 엔지니어링 애플리케이션으로 나아가면서 직면하는 일련의 구조적 과제를 해결합니다.

• 보안 과제: 프록시 모델을 통해 최소 권한 액세스를 구현합니다.
• 통합 과제: 표준화된 프로토콜을 통해 도구와 모델을 분리하여 N x M 통합 복잡성을 줄입니다.
• 유연성 과제: 동적 발견을 통한 자율적인 에이전트 계획을 지원하여 오픈 도메인 작업에 적응합니다.
• 컨텍스트 과제: 리소스와 같은 프리미티브를 통해 구조화된 외부 메모리를 제공합니다.
• 기업 과제: 게이트웨이 모델을 통해 권한, 감사 및 컴플라이언스 요구사항을 충족합니다.

MCP (Model Context Protocol)는 모델이 외부 시스템과 통신하는 표준화된 방식을 정의할 뿐만 아니라, 확장 가능하고 안전한 AI 에이전트 플랫폼을 구축하기 위한 인프라를 제공합니다.

이는 '기능 노출'과 '도구 거버넌스'부터 '모델 분리', '컨텍스트 관리', '보안 액세스'에 이르는 일련의 시스템적 문제를 해결하여, 멀티 모델, 멀티 도구 및 복잡한 작업 시나리오에서의 AI 에이전트 개발을 지속 가능하고 유지보수 가능하며 안전하게 만듭니다.

Anthropic이 MCP를 Linux Foundation에 기부하여 Agentic AI Foundation을 설립한다고 발표했을 때 언급했듯이, 이 움직임은 AI 에이전트 상호운용성 표준의 개방적 발전을 촉진하는 것을 목표로 합니다. MCP Server는 이 비전의 핵심 구성 요소로서, 서로 다른 AI와 도구가 안전하고 효율적으로 협업하는 미래를 위한 견고하고 신뢰할 수 있는 인프라 계층을 제공합니다. AI가 데모에서 프로덕션으로, 단일 지점 애플리케이션에서 복잡한 시스템으로 이동함에 따라 MCP Server는 잘 고안된 확장 가능한 엔지니어링 해답을 제시합니다.

MCP 기사 시리즈:

• MCP 서버 종합 분석: AI 에이전트 시대의 컨텍스트 및 도구 통신 허브
• MCP Server는 어떤 문제를 해결하는가? AI 에이전트에게 필요한 이유
• MCP 서버 아키텍처 및 작동 원리: 프로토콜부터 실행 흐름까지
• MCP 서버 실전 가이드: 0부터 1까지 구축, 테스트, 배포
• MCP 서버 애플리케이션 시나리오 평가 및 기술 선택 가이드

저자 정보

이 콘텐츠는 NavGood 콘텐츠 편집 팀에 의해 작성 및 게시되었습니다. NavGood은 AI 도구 및 AI 애플리케이션 생태계에 집중하는 플랫폼으로, AI 에이전트, 자동화된 워크플로우, 생성형 AI 기술의 개발 및 실무 적용에 대한 장기적인 추적 정보를 제공합니다.

면책 조항: 이 기사는 저자의 개인적인 이해와 실무 경험을 바탕으로 작성되었습니다. 특정 프레임워크, 조직 또는 회사의 공식 입장을 대변하지 않으며 상업적, 금융적 또는 투자 조언을 구성하지 않습니다. 모든 정보는 공개된 소스와 저자의 독립적인 조사를 바탕으로 합니다.

참고 문헌:
[1]: https://modelcontextprotocol.io/docs/learn/server-concepts "Understanding MCP servers - Model Context Protocol"
[2]: https://modelcontextprotocol.io/docs/learn/architecture "Architecture overview - Model Context Protocol"
[3]: https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/announcing-official-mcp-support-for-google-services "Announcing Model Context Protocol (MCP) support for Google services"
[4]: https://developer.pingidentity.com/identity-for-ai/agents/idai-what-is-mcp.html "What is Model Context Protocol (MCP)?"